MapReduce的inputformat为CombineFileInputFormat的相关实验

Hadoop MapReduce基本概念与详细流程 阅读详情

上面文章分别介绍了面对大量小文件时,可以通过SequenceFile的方法来减少启动map的数量。其实,还可以通过使用CombineFileInputFormat来减少map的数量。

由于网络上有不少介绍CombineFileInputFormat的文章,本文就不再赘述。这里推荐一篇文章:http://shiyanjun.cn/archives/299.html

根据这篇文章里提供的代码,可以很容易实现一个MapReduce Job来验证CombineFileInputFormat的功能。有一点提一下:

- 该代码CombineSmallfiles.java里面引用了一个Reducer类(org.shirdrn.kodz.inaction.hadoop.smallfiles.IdentityReducer),但他并没有将这个类贴出来。不过我们可以直接注释掉行“job.setReducerClass(IdentityReducer.class);”,因为通过Reducer的名字IdentityReducer可以看出该Reducer其实只是忠实地把输入转成了输出,并没有做其他的事情。其实,作者在评论里面也提供了他遗失代码的repository,但我没试过。


实验:用CombineFileInputFormat在MapReduce Job中处理作为输入的多个小文件

实验中的MapReudce的input为几个小文件:


执行结果里显示MapReduce job只启动了一个Map:



简单总结一下:通过使用CombineFileInputFormat的确可以来减少map的数量,但它并不能减少NameNode的压力——因为HDFS上还是存在同样数目的小文件。另外,感觉CombineFileInputFormat的概念和实现也不算太straightforward。

UI-TARS本地部署 UI-TARS是一个用于本地部署的交互控制模型,支持桌面应用的自动化操作。部署步骤包括:首先,从官方GitHub仓库下载项目源码和模型checkpoint;其次,使用vLLM框架进行本地模型部署,启动API服务;最后,通过客户端调用API实现功能。部署过程中可能遇到pynvml模块或模型配置问题,提供了相应的解决方案。此外,还支持通过UI-TARS-Desktop客户端进行本地桌面应用的交互控制。整体流程旨在帮助用户快速实现UI-TARS的本地部署与应用。 阅读详情

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